椭球法

这款MATLAB工具实现了椭球法，能够找到一组不等式（多胞体中的点）的可行解。它支持多种切割方式，包括中央切割、浅切割和深切割，并通过滑动目标方法获取近似最优解。此外，它还支持绘制椭圆、分离超平面等，为二维问题的分析提供直观的可视化辅助。该工具源于2014年慕尼黑工业大学的一项硕士论文研究。

该方法可通过计算扁椭球体与圆锥视场的交集区域，确定卫星覆盖范围。根据输入的视场参数和卫星位置，算法可推导出椭圆几何，并判断卫星在特定视场内的可见性。该方法支持不同的指向类型，并考虑了半长轴和半短轴等扁椭球体参数。

BowChain概述 使用 BowChain_master(cruiseName) 从巡航中处理所有 弓链部署。特定部署可通过 BowChain_master(cruiseName, deploymentName) 进行处理。 结构 BowChain_master.m 的结构包括：1. 巡航和部署配置- 使用全局默认选项填充 Cruise 的配置结构，并检查部署中的选项。2. 部署处理- 传感器设置：用户定义的传感器序列号传递到数据库中，包括解析指令和输出 .mat 文件名。- 文件转换：原始数据文件转换为 .mat 格式，已存在文件将被跳过。- 载入资料：每个传感器的 .mat 文件将被加载，创建数据单元阵列。- 数据采样：数据将被采样到均匀间隔的时基上，初始化后续处理。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

在Python中实现了2016年CVPR论文中Matlab的椭球面（SfMO）结构代码，用于从多个视图中的2D对象检测中提取对象运动。SfMO方法利用仿射相机矩阵进行3D重建，输出一组3D椭圆体。这个Python版本的回购项目基本无依赖性，适用于简单瓶子序列上的对象检测、跟踪和SfMO过程。对真实数据进行跟踪和可视化需要pip安装必要的依赖。生成合成照相机和椭球模型，以及相应的椭圆投影。要运行SfMO语法数据，请使用提供的Python脚本。

1975年，Vincenty提出了一种快速收敛算法，用于计算椭球体地球上点之间的距离，精确到几毫米以内。该算法在大地测量学和工程学中得到广泛应用。这里提供了该算法的MATLAB实现，无需Mapping Toolbox。若有该工具箱，可以使用其代码部分比较算法与球形地球距离的精度。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

TRAPEZOID方法用于数值计算和分析练习中的数值积分。函数f以符号变量x和内联函数的形式给出，例如 f = inline('x^2+2*x-2')。如果函数f是三角函数，则可以输入第四个参数 'trigonom'、'trig' 或 1。对于三角函数的计算，X 应以度为单位。upl 和 lowl 分别代表积分上限和下限。需要注意的是，不必遵循限制的顺序，代码中的条件语句会自动处理上下限。

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系方式如果您对代码有任何建议，请联系李鑫邮箱：[电子邮件地址]主页：[主页地址] 安装 克隆GIT存储库：$ git clone [git仓库地址] 运行 启动Matlab并导航到存储库运行演示脚本以测试跟踪器：| >> demo_TADT